pd.read_csv 是pandas 库中用于读取 CSV 文件的函数。在文档中,你可以找到一个名为 encoding 的参数,它用于指定文件的字符编码。 在pd.read_csv 函数调用中指定编码格式参数: 当你调用 pd.read_csv 时,可以通过 encoding 参数来指定文件的编码格式。例如,如果你的文件是 UTF-8 编码的,你可以这样做:python...
当使用pd.read_csv()方法读取csv格式文件的时候,常常会因为csv文件中带有中文字符而产生字符编码错误,造成读取文件错误,在这个时候,我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8",例子如下: 1importpandas as pd2importnumpy as np34head = ["表头1","表头2","表头3"]5l = [[1 ...
使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。 as_recarray: boolean, default False 不赞成使用:该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。 返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用,索引列也将被忽略。 squeeze: ...
pd.read_csv是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。它具有以下参数: - filepath_or_buffer:CSV文件的路径或文件对象。 -...
本文简单介绍一下read_csv()和 to_csv()的参数,最常用的拿出来讲,较少用的请转到官方文档看。 一.pd.read_csv() 作用:将csv文件读入并转化为数据框形式。 pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, pref...
pd.read_csv('girl.csv', sep=r"\s+\s{0}", encoding="utf-8") 此时我们可以看到弹出了警告,这个时候需要手动指定engine="python"来避免警告。这里面还用到了encoding参数,因为引擎一旦退化,在Windows上会读出乱码,所以要进行设定。 3、converters:在读取数据的时候对列数据进行变换,例如将id增加10,但是注意...
read_csv中的参数 以下都是read_csv中的参数,但是根据功能我们划分为不同的类别。 基本参数 filepath_or_buffer 数据输入路径,可以是文件路径,也可以是 URL,或者实现 read 方法的任意对象。就是我们输入的第一个参数。 In [2]: pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris...
(1) read_csv() 用于读取文本文件。 (2) read_excel() 用于读取文本文件。 (3) read_json() 用于读取 json 文件。 (4) read_sql_query() 读取 sql 语句的。 其通用的流程如下: (1) 导入库 import pandas as pd。 (2) 找到文件所在位置(绝对路径 = 全称)(相对路径 = 和程序在同一个文件夹中的...
encoding: 用于指定文件的字符编码。默认为 ‘utf-8’。 squeeze: 如果数据只包含一列,则返回 Series。默认为 False。 nrows: 要读取的行数。如果提供此参数,则返回一个 DataFrame,其中包含指定的行数。 # 示例代码:使用多个参数读取 CSV 文件 import pandas as pd data = pd.read_csv('filename.csv', sep...